IBM 软件工程师面试实录 2026：真实面经完整复盘

公司：IBM 岗位：软件工程师 (SDE) 面试形式：Virtual Onsite 结果：Pass → Offer

大家好，我是 Sam。这次来分享一下我 2025 年底到 2026 年初参加 IBM SDE 面试的完整经历。整个过程下来一共三轮 VO，加上之前的 OA，整体感觉 IBM 的题目不算特别刁钻，但对工程思维和细节把控的要求确实不低。我把每道题的完整还原、面试官的追问、以及我当时是怎么想的都记录下来，希望能帮到正在准备的同学。

OA 阶段：HackerRank 上的两道题

整场 OA 是在 HackerRank 平台上完成的，不需要共享屏幕，也不要求开摄像头。总时长 60 分钟，要求完成两道编程题。每道题大约有十个测试用例，一部分公开，一部分隐藏。整体难度中等偏上，如果你思路清晰，写代码比较稳，拿满分完全没问题。但如果靠 AI 糊弄，大概率会在隐藏 case 上翻车。

第一题：投资组合交易重排

这是当天让我印象最深的一道题，也是后面 VO coding 的核心题目。

题目描述：

有一个投资组合的交易序列，每笔交易可能是收益（正整数），也可能是亏损（负整数）。初始账户余额为零，你可以任意调整交易的顺序。目标是尽可能多地完成交易，同时保证在执行过程中，账户余额始终大于零。

我的思路推导过程：

拿到题目后，我先跟面试官确认了几个关键点：

面试官：初始余额一定是 0 吗？ 我：对，题目说的是初始余额为零。 面试官：余额必须始终严格大于零，等于零也不行？ 我：是的，必须 > 0。 面试官：所有交易必须执行吗？ 我：不需要，目标是尽可能多地执行，可以跳过一些。

确认完约束后，我开始分析。这是一个典型的贪心问题。为了保证余额不掉到零以下，最直观的策略是尽量先执行大的正数交易，用收益积累余额，为后续的负数交易提供缓冲。

但我很快就意识到一个问题：如果按从大到小排序，遇到负数时余额不够了怎么办？这时候就需要引入优先队列来动态调整策略。

最终解法：

import heapq

def max_transactions(transactions: list[int]) -> int:
    """
    尽可能多地完成交易，保持余额始终 > 0。
    
    思路：
    1. 先按从大到小排序
    2. 用最大堆维护已执行的负交易（用负号模拟最小堆）
    3. 当余额不够时，弹出已执行的最大亏损交易进行回退
    
    时间复杂度: O(n log n)
    空间复杂度: O(n)
    """
    # 按从大到小排序
    transactions.sort(reverse=True)
    
    balance = 0
    count = 0
    # 最小堆，存储已执行负交易的绝对值（取反）
    negative_pq = []
    
    for t in transactions:
        if t > 0:
            # 正交易直接执行
            balance += t
            count += 1
        else:
            # 负交易，检查余额是否足够
            if balance + t > 0:
                balance += t
                count += 1
                heapq.heappush(negative_pq, -t)  # 存绝对值
            elif negative_pq:
                # 余额不够，尝试替换掉之前更大的负交易
                max_neg = -heapq.heappop(negative_pq)
                if -t < max_neg:
                    # 当前负交易比之前弹出的更小，值得替换
                    balance = balance + max_neg - t
                    heapq.heappush(negative_pq, -t)
                else:
                    # 还原弹出的交易
                    balance -= max_neg
                    heapq.heappush(negative_pq, max_neg)
    
    return count

面试官追问：

面试官：如果交易量非常大，比如 n = 10^7，你的解法还能跑吗？ 我：排序是 O(n log n)，对于 10^7 量级，log n ≈ 24，大约是 2.4 × 10^8 次比较。在 Python 里可能有点慢，但用 C++ 或 Rust 的 sort 完全可以跑在几秒内。如果要进一步优化，可以用 Radix Sort 把排序降到 O(nk)，其中 k 是数值的位数。 面试官：如果交易是流式到来的，不能一次性排序，怎么办？ 我：这时候可以用两个堆维护：一个最大堆存未执行的正交易，一个最小堆存已执行的负交易。每次来了正交易，优先执行当前最大的；来了负交易，如果余额够就执行并推入负交易堆，否则尝试替换。这样每个操作是 O(log n)，整体是 O(n log n) 的在线算法。

ASCII 图解贪心策略：

交易序列: [5, -2, 3, -4, 1, -6]
排序后:   [5, 3, 1, -2, -4, -6]

步骤    交易    余额    计数    操作
─────────────────────────────────────
1       +5      5       1      执行正交易
2       +3      8       2      执行正交易
3       +1      9       3      执行正交易
4       -2      7       4      余额够，执行
5       -4      3       5      余额够，执行
6       -6      -3      ✗     余额不够！尝试替换
                              最大负交易是 -4
                              -4 → 3 (加回余额)
                              -6 → 0 (余额=0，不行！)
                              保持 5 笔交易

第二题：矩阵路径计数

第二题是一道中等难度的动态规划题，大意是给定一个 m × n 的矩阵，每个格子有权值，从左上角出发，每次只能向右或向下走，求所有路径中最大和的路径。

def max_path_sum(grid: list[list[int]]) -> int:
    """
    经典 DP，自底向上计算最大路径和。
    
    时间复杂度: O(m * n)
    空间复杂度: O(n) — 滚动数组优化
    """
    if not grid or not grid[0]:
        return 0
    
    m, n = len(grid), len(grid[0])
    # 滚动数组，只用一行
    dp = [float('-inf')] * n
    dp[0] = grid[0][0]
    
    # 初始化第一行
    for j in range(1, n):
        dp[j] = dp[j - 1] + grid[0][j]
    
    # 逐行更新
    for i in range(1, m):
        dp[0] += grid[i][0]  # 第一列只能从上边来
        for j in range(1, n):
            dp[j] = max(dp[j], dp[j - 1]) + grid[i][j]
    
    return dp[n - 1]

面试官：如果矩阵中有负权值，你的解法还正确吗？ 我：正确，因为我们是取 max(dp[j], dp[j-1])，负权值会自然被 DP 处理。 面试官：如果要输出具体路径，怎么改？ 我：可以额外用一个方向数组 dir[i][j] 记录每一步是从上还是从左来的，最后从右下角回溯。空间复杂度会变成 O(m * n)。

面试总结

成功经验

1. 充分准备高频题：IBM 的面试题目集中在经典算法和数据结构上，贪心、DP、排序都是高频考点。LeetCode Hot 100 必须刷到闭眼能写的程度。
2. Behavioral 故事要准备充分：使用 STAR 框架准备了 6 个核心故事，覆盖了 Leadership、Conflict、Innovation 等场景。面试时每个故事控制在 2 分钟以内。
3. 沟通表达要清晰：解题过程中主动与面试官沟通思路，不要闷头写代码。每写一段就停下来解释一下，让面试官跟上你的节奏。
4. 边界条件要主动讨论：空输入、单元素、全正全负、超大数值等 edge cases 都要主动提及。

面试注意事项

时间管理：OA 60 分钟两道题，建议第一题 20 分钟写出来并自测，第二题 25 分钟写出来，剩下 15 分钟检查边界条件。VO 每轮 45-60 分钟，前 5 分钟理解题意，10-15 分钟讲思路，15-20 分钟写代码，剩下时间讨论 follow-up。

技术深度：IBM 的面试官对技术细节要求很高，特别是边界条件、性能优化、时间/空间复杂度分析。写完代码后，主动分析复杂度并提出优化方案会大大加分。

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